Design and implementation of a novel visual analysis system for image classification
Görüntü sınıflandırma için yeni bir görsel analiz sistem tasarım ve uygulaması
- Tez No: 340990
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Teknolojinin sunduğu imkânlar sayesinde resim ve video verisi üretimi, paylaşımı ve yayımı mevcut görsel verinin çok hızlı artmasını sağlamıştır. Ancak, mevcut veri, etkin erişim imkânları sunulmaması durumunda kullanılamaz olmaktadır ki, bu da görsel verinin mantıksal analizini zorunlu kılmaktadır. Bu doktora tezinde, yeni bir görsel analiz sistemi ve bunun resim verilerinin sınıflandırılması problemine uygulanması sunulmaktadır. Biz bu çalışma ile araştırma alanında mantıksal boşluktan kaynaklanan problemlere çözüm bulmak ve resimlerden yüksek-düzeyde anlamsal bilgi çıkarım çalışmalarına katkı sağlamayı amaçlamaktayız. Bizim sistemimiz mevcut çalışmalardan farklı olup, araştırma alanına pek çok açıdan katkı sağlamaktadır: Entegre edilmiş yeni bir görsel analiz sistemi, sınıflandırıcı öğretiminde yeni bir bulanık öğrenme metodu, yeni bir üst düzey füzyon ve yeni bir BOW modeli, bu tez ile ortaya konan katkılardan bazılarıdır. Ortak veri setleri üzerinde yapılan testler, bizim yaklaşımlarımızın resim sınıflandırmasında önemli performans artışı sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Possibilities offered by the technology to create, share and disseminate image and video data have resulted in a rapid increase in the available visual data. However, the data is useless unless it is effectively accessed, which necessitates the semantic analysis of visual data. In this dissertation, we present a novel visual analysis system along with its application to image classification problem. We aim to address the challenges in the area originated from the semantic gap, and to facilitate the research efforts in the extraction of high-level semantic information from images. Our system differs from existing works, and contributes to the area in several aspects: A complete visual analysis system in an integrated architecture, a novel fuzzy learning approach in classifier training, a unique feature weighting scheme, a probabilistic classification method, a new high-level classifier fusion, and a new bag-of-words model are some of the key contributions introduced in this dissertation. The experiments conducted on benchmark datasets have shown that our approaches can significantly improve the performance in image classification.
Benzer Tezler
- Tarihi camilerin modern teknolojilerle enerji etkin aydınlatılması
Energy efficient illumination of historical mosques using modern technologies
LALE ERDEM ATILGAN
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESMA DİLEK ENARUN
- İşbirlikçi robotların haptik arayüzlerle teleoperasyonu
Haptic teleoperation of cooperating robots
ÖMER FARUK ARGIN
Doktora
Türkçe
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- A system implementation for analyzing and tracking motile objects in biomedical images
Biyomedikal görüntülerde hareketli nesnelerin analizi ve takibi için bir sistem gerçeklemesi
HAMZA OSMAN İLHAN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Hazır giyim endüstrisi için bir yalın performans kıyaslama aracı önerisi
A lean performance comparison tool proposal for apparel industry
BURAK COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANAN SARIÇAM
- Identifying extract class and extract method refactoring opportunities through analysis of variable declarations and uses
Başlık çevirisi yok
MEHMET KAYA
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSyracuse UniversityDR. DANIŞMAN YOK